本科毕业设计（论文）
外文翻译
用动态几何软件对三角形几何特性进行相对观察操作来学习几何
作者：萨哈尔·博科马蒂,麦尔托-佛蒂尼·马维利蒂,弗雷德·帕斯
国籍：澳大利亚，澳大利亚,荷兰
出处：《计算机与教育》，第113卷，2017年10月，第313至326页
中文译文：
认知负荷理论(CLT；Paas，Renkl，amp; Swell，2003；Swell，1988；Swell，Van Merrienboer，amp; Paas，1998) 强调有效的教学设计的重要性，同时考虑到学习任务和环境施加的认知负荷与人类认知结构之间的关系。(Paas，Renkl，等人，2003年；Swell amp; Swell，2006年；Swell，Ayres，amp; Kalyuga，2011年)。认知负荷是指学习者为适应学习任务和环境的需要而实际分配的工作记忆容量(Choi，Van Merrienboer，amp; Paas，2014年；Paas amp; Van Merrienboer，1994年)。人类的认知体系结构包括一个非常大的长期内存，用于存储信息(即信息存储原则)，其中大部分信息是从其他人那里获得的(即借用和重组原理)，一种创造新信息的随机发生器(即随机性作为起源)，一个非常有限的工作记忆，包括容量(Baddeley，1986；Cowan，2001年)和持续时间(Peterson amp; Peterson，1959年)，用于处理新信息(即变化原则的狭窄界限)，以及消除工作记忆局限性的长期记忆和工作记忆之间的联系(即环境组织和连接原则；Sweller amp; Sweller，2006年)。运用这一认知结构，认知负荷理论可有助于设计和提供教育经验，倡导通过观察和模仿他人所说、做或写的东西来进行学习(Paas amp; Swell，2012；Swell amp; Swell，2006；Swell，2004)。
CLT使用了Geary (2002、2007 a、2007 b、2008)的教育心理学进化描述，指出了两类知识：生物初级知识是我们进化获得的信息，例如学习听和说我们的母语或学习使用一般的问题解决策略。这种类型的知识可以在没有明确的指导和毫不费力地使用的情况下获得，因此它不会造成认知负担。相比之下，生物二级知识涉及更难以吸收的技能，需要明确的指导和努力才能获得。基于认知负荷的进化解释，Paas和Swell(2012)认为利用初级信息来帮助获取次要信息可能是有利的。在教育机构教授的内容，如数学和科学概念的感知，包括本论文的几何学主题，构成了生物学上的次要知识。在几何学习过程中，使用演示解决问题所需步骤的已编制示例，可以包含以运动形式提供的生物初级信息、以提高学生解决问题的技能、促进模式构建、规则自动化和学习转移(Bokosmaty，Kalyuga amp; Swell，2015；Paas amp; Van Merrienboer，1994)。
一、人体运动效应
正如Paas和Swell(2012)所指出的那样，教育心理学的进化视角可以导致进一步的认知负荷理论效应，例如人类的运动效应。他们认为，人类的运动可以被认为是生物学上的初级知识，而这并不会造成巨大的工作记忆负荷。根据Paas和Sweller(2012年)，这一知识可用于促进生物第二性知识的学习(Paas amp; Swell，2012年)。人体运动效应(Ayres，Marcus，Chan，amp;Chen，2009；Wong等人，2009年)是目前的CLT效应之一，其中包括学习者可以进行或观察到的人类运动在内的学习材料似乎不受有限的工作记忆能力的影响。例如，认知负荷理论家认为，当动态视觉化造成额外的高认知负荷时，它们对学习无效(Ayres amp; Paas，2007 a，b；Paas，Van Gerven，amp; Wouters，2007)。造成这种负载的原因可能是指令的几个因素和特性造成的。将文本与图表分开可能会产生一种分裂注意力效应(例如，Ayres amp; Swell，2005年；Chandler amp; Swell，1992年；Mayer amp; Moreno，1998年)。动态视觉的暂时性特征已经被认为是另一个造成额外认知负荷的因素。动态可视化(如动画)中的信息只在很短时间内就可以看到，在它消失之后，必须处理新的信息并与以前的信息集成，以便从动画中学习(Hegarty，2004年；Lew Alter，2003年)。
然而，在人类心理运动技能的教学中，动态视觉的运用对学生的学习是有价值的。对于这些技能，其中包括认知和运动，有限的工作记忆和短暂信息的性质之间的张力似乎不存在时，使用动画而不是静态图表。霍夫·欧弗勒和勒特纳(2007)的一项元分析表明，当动画与现实生活和运动技能相关时，它们通常会导致更好的学习。Van Gog、Paas Marcus、Ayres和Swell(2009；Ayres amp; Paas，2009)也认为，当可以观察到人的移动时，动态可视化的瞬态方面所产生的负载可以减少。作者认为，这可能是由于“镜像神经元系统”(Rizzolatti amp; Craighero，2004)，它是大脑中的一个神经系统，在观察他人的运动时会自动激活，从而支持对这些运动的心理模拟和模仿。
最近两项研究都支持这样的论点，即学习者可以从观察和遵循模型中获益。首先，对Wong等人的研究 (2009年)，其中小学生必须学习折纸技能。其次，对Ayres等人的研究 (2009)，其中大学生必须学习如何打结和完成谜题。这两项研究的结果都表明，培养运动技能的教学动画优于同等的静态图形。人体运动效应表明，利用生物初级知识可以促进获取生物二次信息。即使正在变化的信息在使用动态表示时会造成工作记忆负荷，但当涉及到与生物基本技能相关的人体运动时，负荷也可以减少(Paas amp; Swell，2012)。
二、具体化认知视角
根据具体化认知的理论框架，概念表征基于不同的方式，即知觉、运动、情感(Barsalou，2008)。环境产生的感觉运动经验在学习中起着至关重要的作用(Wilson，2002年)。人们认为，运动可以扩大工作记忆容量，这对于需要更多工作记忆资源的更复杂的学习任务尤其有效。根据Glenberg的研究(2010)，知觉和记忆的工作方式受人们如何移动身体的影响。在这方面，Hu、Ginns和Bobis(2015)提出，通过激活“增加的工作记忆通道”，指点和跟踪手势可以增强几何学习。例如，Hu，Ginns和Bobis(2014，2015)在一系列实验中考察了基于纸张的几何和算术运算的跟踪效果。结果显示，在追踪条件下，学生能够跟踪角度关系，或符号中涉及的算术符号和括号，而视觉控制条件下，学生只看工作实例。
Agostinho等人(2015年)通过iPad应用程序研究了指向和跟踪对8至11岁小学生学习温度线图的影响。被录取的学生要么处于追踪状态，他们必须用食指追踪要学习的信息，要么在非追踪状态下，他们只看同样的信息。在学习过程中，他们研究了工作中的例子，然后他们回答了类似的关于温度线图的测试问题，以及更复杂的迁移测试问题。结果表明，在迁移测试中，跟踪状态下的学生在迁移测试问题上的表现要好于非跟踪状态下的学生。
现有的研究大多是研究动作的效果，重点是在学习抽象概念(即数学)时做手势。然而，除了观察动作之外，观察动作对学习也有积极的影响。例如，学生可以利用教师的手势作为理解新数学概念的额外资源(Cook amp; Goldin-Meadow，2006年；Roth，2001年)。研究发现，当儿童观察到与抽象数学概念(例如均衡器策略)相关的手势时，他们倾向于模仿这些手势。手势的产生帮助他们更好地理解伴随着这些手势和给定指令的问题解决策略，并最终正确地解决数学问题(Cook amp; Goldin-Meadow，2006)。最后，库克、达菲和芬恩(2013)研究了手势观察如何影响二至四年级儿童的数学学习和维持。参与者只被分配到演讲或言语和手势条件。在训练过程中，处于言语状态和手势状态的儿童观看含有手势的视频，而在语音条件下的视频则没有。之后，他们被要求解决类似于视频中的抽象问题。对学生的表现进行即时测试、24小时后延迟测试和转移测试。结果显示，手势和言语状况表现较好，并表现出从即时测试到延迟测试的改善。观察手势似乎对最初的学习有很大的影响，但也对学习的转移产生了很大的影响，从而巩固了所获得的知识。
（一）基于手势的几何教育技术
当前的文献强调手势作为符号学工具的作用，有助于加深对数学概念的理解(Arzarello amp; Edwards，2005)。最近的一项系统评估了基于触摸的教育技术的效果，其中包括在学习中使用平板电脑(Agostinho，Ginns，Tindall-Ford，Mavilidi，amp; Paas，2016)。这些研究包括比较单指手势和多指手势、iPad上使用的点击和拖动与任务的物理操作、触摸屏上的手指指向与鼠标的使用、手指手势和几何形状的转换(“剪切”)、点击、指向和捏。这些结论反映了基于手指的手势能够支持学习结果的原则。
教师和学生之间的互动是有效的几何教学的基础(Yu，Barrett，amp; Presmeg，2009)。根据维斯特罗-于(2009)，几个创新的技术可以应用在数学教育中产生问题。这些技术侧重于问题替换(即提出相同的问题，但改变单位、形状)，使问题与学生更加相关，或添加(即提出相同的问题，但增加新的限制或障碍)。在数学教学中使用技术，如交互式几何软件，可以构建形象化、操作性和关系型原型，并为学习者和教师提供了参与这些技术的灵活性，从而产生了更高层次的思考、更好的问题解决技巧、对二维形状的理解和推理(Battista，2002；Yu，2004、2009)。例如，动态几何系统提供了滑动有限点和无限点以及连接图形的机会(Karaibryamov、Tsareva amp; Zlatanov，2013年)。这些选项除了节省绘制工作的时间外，还有助于识别不变关系，并概括问题及其解决方案。动态几何系统为非常困难的几何任务提供了一种新的教学方法(例如，见“金字塔和轴测棱镜的相互交叉”，Karaibryamov，Tsareva，amp; Zlatanov，2012年)。
以下研究考察了动态几何环境对几何学习的影响。首先，张、宋和林(2007)的一项研究开发了一个几何软件，让一所小学的二年级学生参与不同的活动(例如，“拼图、形状追踪器、冲压、排列火柴、阴影匹配、识别卡”)。儿童被纳入实验条件(使用几何软件)或控制条件。实验条件在视觉联想、描述/分析、抽象/关系、整体几何思维等方面有较好的学习效果。
Vitale，Swart和Black(2014年)向三、四年级学生介绍了用于学习形状定义特征的数字几何学软件，即平行线、同余相邻边和直角。在接地综合环境(GI)中，学生被展示几何概念的手势动画模型(GI)。学生们能够操纵这些视觉表现。在数值集成条件(NI)的学生提供了相同的新空间概念的数值显示。学生识别形状的能力(例如梯形图、平行图、菱形、等腰三角形/梯形三角形、矩形和直角三角形)在基于纸张的预测试和基于计算机的后测中进行了评估。结果发现，GI条件的准确性评分高于NI。结论是，以手势描写的形式引入新的基础隐喻，使学生对这些特征的概念表征有了更深入的理解。
最后，先前的研究了动态几何软件(DGS)在发展几何演绎推理方面的作用(即在解决问题的过程中将概念内化、证明和证明的使用)(Jones，2000)。该指令的重点是对四元数进行分类。为期9个月的研究的第一阶段包括熟悉Cabri软件，而在接下来的阶段，学生们构建了四元数(即菱形、方形和风筝)，并研究了这些形状之间的关系(即菱形和方形)。从录像和录音带中进行的定性分析显示，学生们形成了几何属性之间潜在关系的感觉，能够给出与数学背景完全相关的坚实、精确的解释。Mariotti(2001)对9年级和10年级的学生进行了一项为期两年的研究，内容是如何将Cabri软件应用到数学教学中。定性数据显示，卡布里环境通过拖曳以及重要的教师贡献，帮助学生建立他们的几何理解和启发。
在Cabri中拖延实践有助于认知从理论到实践的转变，让认知建立在理论透镜的基础上(Arzarello，Olivero，Paola，amp; Robedi，2002)。拖动支持产生真实的“解释”或猜想或属性，在发现阶段给出反馈，在绘图改变(或不改变)形式之后查看方式，并允许发现不变的属性。例如，学生可以采用不同的拖拽方式(游走拖、引导拖、线拖、连拖)来达到不同的目标，如探索、猜测或验证。
（二）当前研究
在上述文献的基础上，可以得出结论：学习过程以手势的形式与动作高度相关。认知负荷理论认为，在复杂的认知任务(即生物次要知识)的学习中，涉及身体运动(即生物初级知识)可以降低学习者的工作记忆负荷，并对学习成绩产生积极的影响。此外，对DGS的研究也为其对几何学习的积极作用提供了证据。结合这两种研究方法，研究使用DGS操作学习材料的效果将是很有趣的。因此，本研究将探讨学生本人或教师的鼠标
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本科毕业设计（论文）
外文翻译
Making versus observing manipulations of geometric properties of triangles to learn geometry using dynamic geometry software
author：Sahar Bokosmaty, Myrto-Foteini Mavilidi, Fred Paas
nationality ：Australia，Australia，The Netherlands
source：Computers amp; Education, Volume 113, October 2017, Pages 313-326
main body：
Cognitive load theory (CLT; Paas, Renkl, amp; Sweller, 2003; Sweller, 1988; Sweller, Van Merrienboer, amp; Paas, 1998) stresses the importance of effective instructional design taking into account the relationship between the cognitive load imposed by the learning task and environment and the human cognitive architecture (Paas, Renkl, et al., 2003; Sweller amp; Sweller, 2006;Sweller, Ayres, amp; Kalyuga, 2011). Cognitive load is considered as the amount of working memory capacity that is actually allocated by the learner to accommodate the demands of the learning task and environment (Choi, Van Merrienboer, amp; Paas, 2014; Paas amp; Van Merrienboer, 1994a euro; ). The human cognitive architecture includes a very large long-term memory for storing information (i.e., the information store principle) with most of that information obtained from other people (i.e., the borrowing and reorganizing principle), a random generator for creating novel information (i.e., the randomness as genesis principle), a severely limited working memory, both in capacity (Baddeley, 1986; Cowan, 2001) and duration (Peterson amp;Peterson, 1959), for dealing with novel information (i.e., the narrow limits of change principle), and a connection between long-term memory and working memory that eliminates the limitations of working memory (i.e., the environmental organizing and linking principle; Sweller amp; Sweller, 2006). Using this cognitive architecture, cognitive load theory can contribute to the design and delivery of educational experiences advocating that learning can occur through observation and imitation of what others say, do, or write (Paas amp; Sweller, 2012; Sweller amp; Sweller, 2006; Sweller, 2004).
CLT has used Gearyrsquo;s (2002, 2007a, 2007b, 2008, see also Sweller, 2008) evolutionary description of educational psychology to indicate two categories of knowledge: Biologically primary knowledge is information we have evolved to acquire such as learning to listen and speak our native language or learning to use general problem solving strategies. This type of knowledge can be acquired without explicit instruction and used effortlessly, and consequently it does not impose a cognitive load. In contrast, biologically secondary knowledge involves skills that are more difficult to assimilate and require explicit instruction and effort in order to be acquired. Based on this evolutionary account of cognitive load, Paas and Sweller (2012) have argued that it may be advantageous to use primary information to assist in the acquisition of secondary information. The content that is taught in educational institutions, such as perception of mathematical and science concepts, including the geometry subject matter of the current paper constitutes biologically secondary knowledge. During learning of geometry, the use of worked-out examples that show the steps needed to solve a problem, can contain biologically primary information in the form of movement to enhance students problem-solving skills, facilitating schema construction, rule automation, and transfer of learning (Bokosmaty, Kalyuga, amp; Sweller, 2015; Paas amp; Van Merrienboer, 1994b euro; ).
- The human movement effect
As argued by Paas and Sweller (2012), evolutionary perspectives on educational psychology can lead to further cognitive load theory effects, such as the human movement effect. They argued that human movement can be considered biologically primary knowledge, which does not impose a significant working memory load. According to Paas and Sweller (2012) this knowledge can be used to facilitate the learning of biologically secondary knowledge (Paas amp; Sweller, 2012). The human movement effect (Ayres, Marcus, Chan, amp; Qian, 2009; Wong et al., 2009) is one of the current CLT effects in which learning materials including human movements that can either be made or observed by the learner seem not to be affected by limited working memory capacity. For example, it has been argued by cognitive load theorists that when dynamic visualizations impose a high extraneous cognitive load, they are not effective for learning (Ayres amp; Paas, 2007a, b; Paas, Van Gerven, amp; Wouters, 2007). The cause of this load can be a result of several factors and characteristics of the instruction. A splitattention effect can be caused by separating texts from diagrams (e.g., Ayres amp; Sweller, 2005; Chandler amp; Sweller, 1992; Mayer amp; Moreno, 1998). The transitory feature of dynamic visualizations has been identified as another factor that imposes extraneous cognitive load. Information in dynamic visualizations, such as animations, is only shortly visible, and after it has disappeared new information must be processed and integrated with previous information to learn from the animation (Hegarty, 2004; Lewalter, 2003).
However, when teaching human psychomotor skills, the use of dynamic visualizations has proven to be valuable for studentsrsquo; learning. For these skills, which include both cognition and movement, the tension between a limited working memory and the nature of transient information does not seem to exist when animated rather than static diagrams are used. A meta-analysis by Hof euro; fler and Leutner (2007) showed that animations general
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